广发宏观：如何量化“叙事”对资产定价的影响
股票资讯
阅读：1
2025-11-05 10:17:55
评论：0
在前期报告《如何看宏大叙事对资产定价的影响》中，我们提出过一个框架：今年的大类资产定价，不仅取决于基本面，还非常典型地受到流行叙事的影响，比如美元信用体系重构、全球供应链重塑、新一轮科技革命、算力是AI 时代的基础设施、有色金属是AI 时代的石油等。从量化角度也能观测到叙事的影响，以黄金和科技资产为例，两者的低频与高频相关性明显背离。年度视角下，两者趋势齐扬；日度视角下，两者却保持低相关，相关系数处0~0.1 区间。这意味着长期beta 与短期beta 出现了“非线性定价”，这背后实际上就是“叙事交易”。
截止10 月27 日，伦敦金现、申万大类风格-科技(TMT) 分别录得52.1%、33.7%的累计收益。但从资产配置模型视角看，经典的资产日收益率相关性却始终提示黄金与科技资产的低相关性，即无论是两者滚动6 个月简单相关性，还是DCC 动态相关性均处于0~0.1 之间。
国内股债在年度走势、累计收益录得跷跷板的同时，日回报相关性亦稳定的维持在-0.3 附近。中美科技资产之间亦没有出现类似情形，两者年度季度回报先分化后联动，与日收益相关性先下降后上升，指引基本一致。
这背后与“叙事交易”有关。一方面，近年来流行一系列叙事，互为关联，构成比单一叙事更有影响力的“叙事星座”。另一方面，2025 年，叙事交易升温亦具备宏观条件。全球宏观变量“连续性”发生变化，事件驱动特征明显，关税、地缘政治风险干扰宏观交易，使得宏观路径的可预测性下降。
黄金与中国科技资产的叙事交易了市场对资产长期beta 属性的看法，而日度收益率则更与短期验证有关.
2025 年多发的事件冲击让风偏缩放倾向于走入两端，收缩时，“终极避险”的黄金占优；扩张时，高弹性同时受益于政策宽松对冲预期升温的科技资产最先反映，修复阻力最小。
在前期报告中，我们给出六个维度的优化方向（详见《如何看宏大叙事对资产定价的影响》）。虽然宏大叙事属于偏长期的慢变量，但市场关于宏大叙事的预期是快变量。因此“叙事交易”的拐点不一定来自于产业拐点，也可能来自于市场对叙事落地时间点、可能性的概率预期变化。
参照“叙事经济学”提出者罗伯特·席勒的思想，叙事对于经济现象的影响实际上是由一系列元素构成的：
一个流行的易传播的故事（形成基础）、大众行为（微观决策过程）、流行病学模型（宏观传播过程）。在本研究中，我们主要围绕第二点，即微观行为。进一步，我们借用金融市场“羊群效应”这样一个概念：一则羊群效应是一个结果，它的现象背后就是流行叙事的影响；二则叙事存在强度的分布，如萌芽期、认同期、狂热期、消退期，每个阶段的强弱特征会不同；而微观行为的趋同性（“羊群效应”）是可以量化的，恰恰可以 当做“叙事强度”的代理变量。
首先，大众行为（微观决策过程）是宏大叙事交易流行的一个重要元素。当经济学连续性假设破坏下，微观层面的交易者就倾向于选择模糊化框架理解资产价格。而市场羊群效应（Herding Behavior）是这种结果的刻画，描绘的即是个体面临较强不确定性的“认知偏差”。
其次，对于资产配置模型的影响上，宏大叙事交易绕开了传统基本面的短期“验证”，带来预期正反馈，破坏均值回复的周期规律，进而破坏资产组合之间的相关性、资产本身的波动规律，导致性价比策略的失灵。羊群效应则因投资者行为的过度趋同而引发资产价格超调反应，波动异常，破坏MVO（均值-方差）模型中静态稳定且具理性的风险偏好系数、以及基于过去滚动窗口期测定的资产相关性与波动率。
换言之，承接在经济学连续性假设下的“周期性”是一种基于大数定律的事件发生频率统计。市场的学习效应更多来自纵向维度，即自身历史序列上的估值水平，而羊群效应更类似于贝叶斯法则（Banerjee, 1992），市场主体具有模仿倾向，学习效应来自横向维度，即其他投资者给出的估值评估。
叙事存在强度的分布，如萌芽期、认同期、狂热期、消退期，每个阶段的强弱特征会不同。映射到微观羊群行为，具有持续性与一定强度的羊群行为并不会无端生长、发酵、加剧。若没有强大叙事影响，羊群效应更多体现为市场短期情绪波动，即便存在，持续性和强度也有限。事实上，这也是传统“羊群效应”主要研究范畴。
而宏大叙事由于其生命周期长，“故事”感染性强，对立面“稀缺”，当下看似合理（短期难证伪），叙事早期类似于感染率的上升期，传播强度更大，会给予羊群行为一个更聚焦的“叙事”方向。也由此，我们猜测，受宏大叙事牵引的市场，羊群行为不再仅仅存在于个股、存在于短期市场情绪，甚至可以扩散至宽基与多资产。
宏大叙事更容易让更广泛的集体成为“叙事人”，进而羊群运动的“方向”更易一致化与形成“正反馈”。
一般来说，传统的“羊群效应”研究用于刻画个股之间的联动性，多数情况下用于动态捕捉短期市场情绪，很少用于宏观领域；大类资产配置亦不需要考虑“羊群效应”，一则跨市场、跨资产的“低相关性”提供了天然的对冲；二则投资是中长维度，再平衡周期可以免疫短期噪音。但2025 年以来“叙事”定价的特征对资产配置带来挑战：一是全球财政、货币、贸易、技术环境连续性的打破，形成了宏大叙事的天然土壤，“叙事”非常密集；二是叙事不止发生在单一市场，而是有跨市场联动的特征，正反馈和自强化特征明显，对传统投资框架带来冲击。在前期报告《如何看宏大叙事对资产定价的影响》中，我们认为“可适度提高动量策略的比重”，实际上以往在传统战术层面才需要考虑的动量效应，如今在配置视角亦可能需要兼顾。所以在本篇研究中我们借用“羊群效应”等微观概念用于“叙事”这一宏观现象的研究，并把它进一步应用于投资组合优化、大类资产择时。事实上，一些海外研究者也开始关注到大类宽基组合层面的“羊群行为”。Chong, Li 和Linders（2025）创新地构建了“最小化羊群效应组合”。发现最小化HIX 组合的绩效优于最小化方差、最小化DR（另一种分散化度量）。但上述文献尚未进行系统化回测检验，仅为一个理论框架。
以往对于羊群效应的考察主要集中于单一市场，因为单一市场内部的投资者行为更容易在短时间里趋同，并且资产类别所暴露的宏观beta 风险亦相似。
而大类资产配置涉及跨市场、跨资产类别，本身具有宏观对冲的特点， “低相关性”更为普遍。并且，传统配置框架所适配的投资期限偏中长，比如，风险平价当中的再平衡周期一般为三至六个月，甚至更长。在半年及以上维度，市场过于短期的情绪指标、投资者异动可以视为“噪音”、“过度反应”，真正主宰大类资产轮动的“主线”变量仍聚焦在宏观面，即经济驱动，而非事件或情绪驱动。
但当前，这两点优势正在被破坏。首先，原本被视为极短期的“情绪噪音”因为事件性冲击的频发而反复出现；其次，宏大叙事的流行又给风险偏好的回归提供了“正反馈”的方向；最后，传统经济周期性规律的扁平、反复与市场分歧又使得“经济波动驱动资产波动”的强度下降。
换言之，在配置框架维度，出现了类似但不同于资金“再平衡”的策略“再平衡”现象。在“边际主义+经济 周期律”下，以往的宏观配置者采用偏一致的策略方案根基均是“经济周期 驱动资产周期”。
而在“宏大叙事+事件冲击”的结构性干扰下，即便是半年及以上维度，基于经济“周期性”的均衡分散性配置策略亦可能不占优。因为市场的“情绪”无法在配置窗口期内及时“归位”，频发的事件冲击会让风偏“一波未平，一波又起”，而流行的“宏大叙事”会拉长风偏修复期占优资产的估值抬升趋势。
Chong, Li 和Linders（2025）创新地将羊群效应运用于组合优化，构建了“最小化羊群效应组合”。其核心是利用羊群行为指数（Herd Behavior Index, HIX, Dhaene et al. (2012)） 来构建最优投资组合，配置所分散的对象不再仅仅是传统意义上的风险（波动率），而是羊群行为（HIX）。其构建了“均值-HIX”有效前沿组合，替代了传统的“均值-方差”组合，并且发现最小化HIX 组合的绩效优于最小化方差、最小化DR（另一种分散化度量，定义为组合波动率与个体波动率加权和的比率，Choueifaty & Coignard (2008) ）。
我们先梳理一下文献中四种常用的“羊群效应”的跟踪指标：回报离散度指标（CSAD）、回报离散度与板块总体回报的二次项系数、Beta 系数标准差、交叉相关性。其中回报离散度指标（CSAD）最为基础，主要是计算资产收益率与平均收益率之间的横截面绝对偏差。若羊群行为存在，则收益率会倾向于聚集在某个平均水平周围。
（1）回报离散度指标（CSAD）。主要是计算个股收益率与平均收益率之间的横截面绝对偏差。若羊群行为存在，个股收益率会倾向于聚集在某个平均水平周围，从而导致偏差较小。羊群效应指数（CSI）类似于CSAD，但减去指数收益率而不是成分股平均收益率。
（2）回报离散度与板块总体回报的非线性关系。CSAD 与板块总体回报（Rm）平方的回归系数（基于CCK模型(Chang, Cheng, and Khorana, 2000）。若二次项系数为负（类似于用一个凸性分项来表示非线性关系（与黄金的“久期+凸性”模型相似，详见前期报告《基于久期与凸性量化黄金空间》），则表明，当板块总体回报（Rm）变动（上升或下降），均会导致CSAD 加速下降（羊群效应加速加剧）或者减速上升（羊群效应消退缓慢），意味着市场存在偏强的羊群效应。
（3）Beta 系数标准差。羊群效应的影响下，投资者倾向于集体行动，个股对整体市场变化的反应趋于一致，个股的Beta 系数向某个特定值收敛。
（4）交叉相关性。计算不同股票收益率之间的平均相关性，反映股价变动的同步性，上升对应集体行为，反映了羊群行为的存在。
在2025 年以来一系列“叙事”叠加的影响下，大类资产的“羊群效应”有什么特征，目前处于什么水平？我们测算包含中美股债商金汇九大类资产的CSAD。从结果看，大类资产的CSAD 指数是一个类似于VIX 的指数，上限显著高于下限，属于典型的“右偏分布”；且具有明显的均值回复规律。后者意味着大类资产极致羊群化后，单边趋势难以维持，均衡配置仍会重新占优；而极致分散化后，容易出现强势主线。2025 年5-8 月CSAD 自高点回落至0.4%（约为历史10%分位），其背后可能是TACO 交易的出现让资产出现了较快的羊群化。9 月中下旬以来，CSAD 开始小幅反弹，前期单边强势的品种正在靠近折返、震荡的边界。不过，2025年以来，大类资产的CSAD 指数倾向于在资产波动加大时更低，羊群效应较往年更强。
我们尝试估算大类资产的“羊群效应”，核心采用覆盖中美股债商汇的九种大类指数作为潜在“资产池”，分别计算该“资产池”的CSAD、分离度的非线性敏感度。
“资产池”具体包括沪深300、中债新综合、申万TMT 科技指数、美股科技股（TAMAMA 科技指数）、布伦特现货原油、伦敦现货黄金、在岸美元兑人民币、彭博全球债券指数、LME 期货铜。
在计算CSAD 时，我们将整个“资产池”的等权日收益率作为经典CSAD 公式的减数项——市场总体收益率，将每类资产的日收益率作为被减数。作为横截面偏离度指标，我们每日取九大类资产“偏离度”的平均值作为 最终指数强度。
大类资产的CSAD 指数一则呈现“右偏分布”，意味着在大类资产维度，中长期出现极致“分散”的高离散度概率大于出现“集中”的低离散度。
二则具有均值回复性，意味着当CSAD 低至历史极低位置后，具有边际放大的可能性，即大类资产维度将走向分散化，前期单边趋势将有所打破，均衡策略将重新占优；若CSAD 行至极高位置，则具有边际下行的可能性，即大类资产分散化配置将开始落后，强势主线资产应该被“超配”，均衡策略将跑输。
2025 年9 月中下旬以来，CSAD 小幅反弹后再度下行。截至10 月下旬，大类资产CSAD 低至0.63%，再度靠近历史10%分位所对应的0.4% CSAD，提示大类资产可能迎来更均衡的表现，前期单边强势的品种正在靠近折返、震荡的边界。
进一步估算离散度的非线性敏感度，即CSAD 与多资产总体回报（Rm）平方的回归系数。
2025 年前三季度，CSAD 与多资产总体回报（Rm）平方的回归系数分别为-40.5、2.1、-21.7，一则并没有出现以往年内的明显的正负均值回复性，二则系数值明显小于历史平均水平（42.1）。这提示在2025 年内，大类资产总体涨跌波动增加时，CSAD 倾向于收窄，表明羊群效应在资产波动中并没有被明显分散，而是出现“正反馈”。
区分市场趋势后，当全资产等权组合处于下跌趋势时，羊群效应更为显著，二次项系数更明显为负数，提示在大类资产维度，投资者更容易在市场调整时“跟风抛售”，保持安全性和流动性；而在市场上涨时，尽管同样存在“跟风追涨”趋向，但大类资产维度的“追涨”行为趋同性仍低于“抛售”趋同性。
怎么样把上述规律策略化？首先，我们尝试将“羊群因子”与前期构建的宏观因子风险平价框架融合，形成考虑了“羊群效应”的全面平价模型。2016 年以来“增长+通胀+羊群”平价策略年化收益为9.4%，年化波动率为10.3%，夏普比率为0.76；较经典“增长+通胀”因子风险平价获得约1.5%的年化超额，较简单资产风险平价获得约4.9%的年化超额。2025 年以来，“增长+通胀+羊群”框架提示增加了权益资产、商品（主要是沪铜）、黄金的比重，分别提高了4.6%、16.7%、2.4%；而减少了在债券资产上的权重，降低了22.9%，很显然这是合理的方向。对于“增长+通胀+流动性”的三维框架来说，额外加入 “羊群因子”可额外获得约1.1%的年化超额。若考虑多宏观因子广谱性框架，则尽管未获得更优收益，但在夏普比率方面更占优势。广谱性框架考虑风险层次更多，在综合的“协方差-方差”矩阵中始终给债券配以较高权重。总结来看，羊群因子将资产按照“当前大类市场趋同程度”重新排列组合（类似于宏观模拟组合将资产根据与宏观变量的敏感度而“打包组团”），将最终平价模型的对象转变为一个升级版的“协方差-方差”矩阵。新矩阵最大的不同就是额外加入了与“羊群”强相关的资产组合。由于这类资产对于市场“叙事”更为敏感，在市场趋同强化时会优先走出趋势，即优先看到强“动量效应”。权益、商品、黄金较债券的波动率高，更具有弹性，也更容易受市场行为牵引。
从风险暴露矩阵系数可知，历史平均来看，美股、黄金、有色、原油均对羊群因子的正向暴露程度较高，说明美股与全球定价商品均受益于全球范围内的资产趋同效应，而中国资产更为受益的场景是全球大类资产“再平衡”或分散程度较高时。当2025 年中国资产亦开始走出趋势，夏普比率改善，大类资产的“羊群效应”亦较往年边际增强（CSAD 位置更低+对总体回报的平方项系数更小且转负）。
从策略回测结果来看，2016 年以来“增长+通胀+羊群”因子风险平价策略年化收益为9.4%，年化波动率为10.3%，夏普比率为0.76。
而相同资产、相同时段，运用“增长+通胀”风险平价策略年化收益为7.9%，年化波动率为8.0%，夏普比率为0.81。而更为基准的全资产维度风险平价策略年化收益为4.5%，年化波动率为1.4%，夏普比率为2.06。
简单的全资产等权重策略年化收益为5.3%，年化波动率为8.6%，夏普比率为0.44。该方案属于在维持一个稳 定夏普与不加杠杆的前提下，获得更优收益的实践方式。
资产权重上，自2025 年以来，较单纯宏观因子框架，“增长+通胀+羊群”的新框架模式增加了权益资产、商品（主要是沪铜）、黄金的比重，分别提高了4.6%、16.7%、2.4%；而减少了在债券资产上的权重，降低了22.9%。
我们同样在“增长+通胀+流动性”的三维配置上增加羊群因子。从策略回测结果来看，2016 年以来“增长+通胀+流动性+羊群”因子风险平价策略年化收益为8.6%，年化波动率为9.7%，夏普比率为0.73。额外加入代表市场投资者行为的“羊群因子”的因子平价模型较经典“增长+通胀+流动性”因子风险平价获得约1.1%的年化超额收益，较经典“增长+消费通胀+工业通胀+流动性”获得约2.1%的年化超额收益。
资产权重上，“增长+通胀+流动性+羊群”框架较原始三维框架在债券上降低了10.5%权重，而“增长+通胀+羊群”则较轻量化框架在债券上降低了22.9 个百分点。同时，在权益上的权重亦进一步增加，提升了7.8 个百分点。而在商品上，“增长+通胀+羊群”框架给出六成仓位，主要是配置南华沪铜指数，而“增长+通胀+流动性+羊群”框架给出约三成仓位，核心配置亦是南华沪铜指数。
最后，2016 年以来“多维宏观因子（不考虑美国经济）+羊群因子”风险平价策略年化收益为6.7%，年化波动率为3.3%，夏普比率为1.58。
广谱性框架考虑风险层次更多，在综合的“协方差-方差”矩阵中始终给债券配以较高权重。即便是融入羊群后的因子平价模型，在债券上的权重亦始终保持70%附近，与简单的资产风险平价基本相当（68.5%）。但其适度增加了商品与黄金的仓位，减少了外汇敞口，商品权重自原始的6.1%提高至17.0%、黄金提高至2.3%。
接下来，我们尝试单独观测国内权益资产。万得全A 的“羊群效应”同样具有均值回复性，但“右偏”性明显下降，这意味着A 股在历史上的分散度更低。2025 年5 月以来，A 股羊群效应经历了“发酵——加剧——徘徊——松动”的四部曲，目前羊群效应的消退仍处初步阶段，市场跟随“叙事”追涨的情绪开始有所回落，个体理性判断正逐步回归。其中5-7 月万得全A 的CSAD 加速下行，自近三年的50.3%分位降至9.61%分位；8-10 月，羊群效应开始松动，CSAD 处于底部小幅回升，但仍为历史中低位。风格与行业比较上，上涨50、沪深300 等的CASD 指数均在2025 年9 月见底，后连续回升；而小盘、微盘内部仍表现一定趋同效应，因而汇总后的全权益资产 “羊群效应”仍处在松动的早期。9 月以来，成长、金融风格的CSAD 亦自极低位开始回升，红利的CSAD 则企稳扁平运行，而周期、消费的CASD 仍在下行。简单来说，从最新演绎来看，关于成长主线的共识有所松动，但仍处于早期阶段；关于消费周期的共识尚未逆转；红利介于两者中间。
万得全A 的“羊群效应”同样具有均值回复性，但CSAD 的“右偏”性较大类资产明显下降。大类资产 CSAD的偏度自2007 年以来为2.2，而万得全A CSAD 为1.65。因为右偏意味着更可能发生分散度极高（CSAD 极大）的情形，对应资产更具有分散性，这对应国内股市在历史上较大类资产的分散度更低。
2024 年10 月，万得全A 的板块分散度达到新一轮峰值附近，即CSAD 为2.5%，处于历史滚动三年的84.56%分位，2006 年以来的46.69%分位。
CSAD 在2025 年5-7 月加速下行，自近三年的50.3%分位下行至9.61%，这意味着在该时段市场正在走强趋同交易。结合当时市场上行走势，可知市场跟随追涨的力量较为活跃。近两月羊群效应开始松动，但仍处于历史中低位（10 月处于历史23.1%分位），这提示市场跟随追涨的情绪有所回落，个体理性判断逐步回归，但这一回归仍处于初步阶段。因此，目前国内权益资产处于“羊群效应”仍较强，但出现初步松动、边际扭转的初期阶段，尚未回到“分散度”较高的区间。
横向比较中，为了剥离行业本身带来的CSAD 中枢特点，我们将各股指CSAD 进行时间序列上的标准化处理。
从结果来看，宽基层面，上证50、沪深300 在2023 年羊群效应弱于中证1000 与万得全A，但2024-2025 年则更为明显。而2021 年、2022 年的相对强弱正好是2023 年、2024-2025 年的镜像。
2025 年9 月以来，这种均值回复力量再度出现，上涨50、沪深300 等的CSAD 指数见底后连续回升，幅度较明显，已至中等水位，提示羊群效应有一定程度松动。而万得全A 的CSAD 虽亦有所企稳，但仍处于低位水平，提示小盘、微盘股内部仍表现一定趋同效应，整个权益资产的“羊群效应”仍处在松动的早期阶段。
风格层面亦出现板块间羊群效应的“均值回复”特点。2025 年9 月以来，成长、金融风格的CSAD 见底回升，红利的CSAD 企稳扁平运行，而周期、消费的CSAD 仍在下行，这提示今年表现比较强势的成长主线，与表现相对较弱的消费周期主线，均存在羊群效应的影响，而目前关于成长主线的共识有所松动，但仍处于早期阶段，关于消费周期的共识尚未打破逆转。红利介于两者中间。
最后，我们在宏观择时维度融入市场投资者行为信号，尝试将“羊群效应”融入此前效果一直较好的的宏观三维择时框架（M1-BCI-PPI）。简单来讲，择时思路是趋势向上时做多“具有潜力羊群效应”的资产；下行趋势时做空“具有潜力羊群效应”的资产。单纯的羊群效应只是一种市场行为“一致性”的量化，容易追涨杀跌。因此，利用羊群信号前，需要先判断宏观趋势与市场趋势方向。在趋势基础上，择时问题转换为什么时候该用“动量策略”，而什么时候该用“性价比策略”。若观察到CSAD 正在降低，且不处于历史低位（统计上大于滚动三年-2.0 倍标准差），则预示“叙事”影响正在传递，羊群效应正在加剧且具有空间。此时传统的滚动窗口相关性测算存在低估未来资产相关性的可能，会过早提示进行分散配置或资产轮动，应采取动量策略。遍历44 个宽基与行业指数后，我们进一步看到前期主线强势的科技与有色的“羊群效应”小幅松动，得分略有下降，但尚未到完全切换的时间点。这与我们对于宏观“叙事”所处状态的理解也大体一致。
我们设置有用的“羊群”信号为：在市场处于上行趋势时，若同时观察到具有一定持续力的羊群效应，应“超配”标的资产；而在市场处于下行趋势时，反而应“低配”标的资产。
具体羊群信号设置如下：（1） 上升趋势+有羊群效应+有空间，则超配：过去3 月交易日标的指数日平均收益＞0，且ΔCSAD＜0，且Z_CSAD（滚动三年的标准分）＞-2，则100%上证50，0%现金；（2）下降趋势+有羊群效应+有加剧空间，则低配：过去3 月交易标的指数日平均收益
进一步，我们在此基础上考虑宏观趋势。若过去三月的“M1-BCI-PPI”边际变化为正，处于宏观复苏趋势，不管复苏强度如何，基本面上升趋势进一步给股指“+1”；若处于下降趋势，则“-1”。
最终信号处于[-2,+2]之间。若录得正向得分时，下月中旬（因M1-BCI-PPI 信号需中旬全部获得）开始超配股指；若录得负向得分时，下月中旬开始低配股指；若录得0 得分，则50%上证50，50%现金。其中，因为最终信号处于[-2,+2]之间，还可以考虑具有层次的信号强度，将-2，-1，0，+1，+2 时，对应的上证50%分别为0%、25%、50%、75%、100%，而现金则为对应情况下的“100%-上证50 仓位”。
遍历44 个宽基与行业指数后，可以看到：
（1）目前择时得分边际回升的股指为：非银金融、建筑材料、钢铁、石油石化、农林牧渔。
（2）与万得全A 类似，择时得分小幅回落，对应板块相对现金的仓位边际下调25%的为：沪深300、中证红利、周期风格、基础化工、汽车、家电、煤炭、环保、建筑装饰、美容护理、商贸零售、房地产、交通运输、公用事业、轻工制造、纺织服装、食品饮料。
（3）择时得分边际变化不大，基本持平的为：科创50、创业板指、成长风格、有色金属、电子、通信、传 媒、计算机、机械设备、电力设备、社会服务、（4）择时得分明显回落，减仓至基准5050 方案的为：国防军工、医药生物、银行。
从择时结果看，该策略方案多数股指上检测到超额收益，包括万得全A、上证50、沪深300、中证500、中证1000、科创50、创业板指。其中超额较亮眼的是科创50、创业板指、中证1000、上证50；而最广谱的万得全A 则超额收益一般。方案对于双创指数、中证1000 的超额收益既来自于规避风险，如2018 年、2022 年；亦来自于捕捉上涨，如2013-2014 年、2019 年、2025 年前三季度。从风格来看，成长与周期择时收益最高，超额则在周期、稳定与成长风格上均较高，胜率与夏普比率在成长与周期风格上最为靠前；而金融与消费风格，无论是超额收益，还是夏普比率均较为平淡。从行业看，除食饮、社服以外，其余29 个申万一级行业均具有年化超额，平均为2.71%。超额收益前五行业主要集中在周期与红利，分别为钢铁、建筑装饰、环保、机械设备、电力设备。化工、有色等年化超额亦逾3%。总结来看，在成长与周期的择时体系中应用“羊群效应”会效果更好，可能与两者受“叙事”的影响弹性更大有关。红利虽亦具备一定“羊群”超额，但与前两者的“强叙事”交易相比相对温和。消费领域分化较为明显，更适配于均衡策略。
万得全A、上证50、沪深300、中证500、中证1000、科创50、创业板指这七大类指数运行该策略后，在2009 年1 月至今的全区间上，年化收益分别为6.22%、4.85%、5.26%、7.13%、8.58%、10.19%、8.76%；全区间年化超额收益分别录得0.31%、2.06%、1.82%、1.94%、2.95%、6.45%、3.86%；区间月胜率分别为50.61%、40.94%、43.27%、52.15%、52.77%、37.69%、61.03%。
策略方案对上证50、沪深300 的择时超额收益核心来自于规避回撤，比如2018 年、2022 年的回调；而对于双创指数、中证1000 的超额收益，既来自于风险规避，诸如2018 年、2022 年的回撤，亦来自于捕捉上涨，比如2013-2014 年、2019 年、2025 年前三季度。
接着看不同风格指数。全区间上，成长、周期、消费、金融、稳定风格的策略年化收益分别为9.40%、8.54%，7.67%、6.45%、5.01%；年化超额收益依次为1.42%、3.06%、0.66%、0.91%、2.03%；夏普比率依次为0.44、0.45、0.42、0.36、0.27。
最后为不同行业指数中的择时效果。择时年化收益前五行业分别为电子、家电、汽车、机械设备、有色金属，自2009 年以来分别为12.63%、11.05%、10.73%、10.04%、9.67%；与基准相比后，除食品饮料、社会服务以外，其余29 个申万一级行业均具有年化超额收益，平均为2.71%。
细分行业后，超额收益前五行业主要集中在周期与红利相关，分别为钢铁、建筑装饰、环保、机械设备、电力设备，分别为4.97%、4.45%、4.49%、4.30%、4.26%；化工、有色等年化超额收益亦较高，超3%；电子、传媒、通信的平均年化超额收益为2.0%。
风险提示：一是指标体系的构建有效性仍基于历史数据，可能在未来有较大经济冲击或者市场改变时存在误差；二是指标仍有待多元化，并且进行稳健性检验；三是基本面层面可能存在明显改变预期的事件。 机构：广发证券股份有限公司 研究员：郭磊/陈礼清 日期：2025-11-05
截止10 月27 日，伦敦金现、申万大类风格-科技(TMT) 分别录得52.1%、33.7%的累计收益。但从资产配置模型视角看，经典的资产日收益率相关性却始终提示黄金与科技资产的低相关性，即无论是两者滚动6 个月简单相关性，还是DCC 动态相关性均处于0~0.1 之间。
国内股债在年度走势、累计收益录得跷跷板的同时，日回报相关性亦稳定的维持在-0.3 附近。中美科技资产之间亦没有出现类似情形，两者年度季度回报先分化后联动，与日收益相关性先下降后上升，指引基本一致。
这背后与“叙事交易”有关。一方面，近年来流行一系列叙事，互为关联，构成比单一叙事更有影响力的“叙事星座”。另一方面，2025 年，叙事交易升温亦具备宏观条件。全球宏观变量“连续性”发生变化，事件驱动特征明显，关税、地缘政治风险干扰宏观交易，使得宏观路径的可预测性下降。
黄金与中国科技资产的叙事交易了市场对资产长期beta 属性的看法，而日度收益率则更与短期验证有关.
2025 年多发的事件冲击让风偏缩放倾向于走入两端，收缩时，“终极避险”的黄金占优；扩张时，高弹性同时受益于政策宽松对冲预期升温的科技资产最先反映，修复阻力最小。
在前期报告中，我们给出六个维度的优化方向（详见《如何看宏大叙事对资产定价的影响》）。虽然宏大叙事属于偏长期的慢变量，但市场关于宏大叙事的预期是快变量。因此“叙事交易”的拐点不一定来自于产业拐点，也可能来自于市场对叙事落地时间点、可能性的概率预期变化。
参照“叙事经济学”提出者罗伯特·席勒的思想，叙事对于经济现象的影响实际上是由一系列元素构成的：
一个流行的易传播的故事（形成基础）、大众行为（微观决策过程）、流行病学模型（宏观传播过程）。在本研究中，我们主要围绕第二点，即微观行为。进一步，我们借用金融市场“羊群效应”这样一个概念：一则羊群效应是一个结果，它的现象背后就是流行叙事的影响；二则叙事存在强度的分布，如萌芽期、认同期、狂热期、消退期，每个阶段的强弱特征会不同；而微观行为的趋同性（“羊群效应”）是可以量化的，恰恰可以 当做“叙事强度”的代理变量。
首先，大众行为（微观决策过程）是宏大叙事交易流行的一个重要元素。当经济学连续性假设破坏下，微观层面的交易者就倾向于选择模糊化框架理解资产价格。而市场羊群效应（Herding Behavior）是这种结果的刻画，描绘的即是个体面临较强不确定性的“认知偏差”。
其次，对于资产配置模型的影响上，宏大叙事交易绕开了传统基本面的短期“验证”，带来预期正反馈，破坏均值回复的周期规律，进而破坏资产组合之间的相关性、资产本身的波动规律，导致性价比策略的失灵。羊群效应则因投资者行为的过度趋同而引发资产价格超调反应，波动异常，破坏MVO（均值-方差）模型中静态稳定且具理性的风险偏好系数、以及基于过去滚动窗口期测定的资产相关性与波动率。
换言之，承接在经济学连续性假设下的“周期性”是一种基于大数定律的事件发生频率统计。市场的学习效应更多来自纵向维度，即自身历史序列上的估值水平，而羊群效应更类似于贝叶斯法则（Banerjee, 1992），市场主体具有模仿倾向，学习效应来自横向维度，即其他投资者给出的估值评估。
叙事存在强度的分布，如萌芽期、认同期、狂热期、消退期，每个阶段的强弱特征会不同。映射到微观羊群行为，具有持续性与一定强度的羊群行为并不会无端生长、发酵、加剧。若没有强大叙事影响，羊群效应更多体现为市场短期情绪波动，即便存在，持续性和强度也有限。事实上，这也是传统“羊群效应”主要研究范畴。
而宏大叙事由于其生命周期长，“故事”感染性强，对立面“稀缺”，当下看似合理（短期难证伪），叙事早期类似于感染率的上升期，传播强度更大，会给予羊群行为一个更聚焦的“叙事”方向。也由此，我们猜测，受宏大叙事牵引的市场，羊群行为不再仅仅存在于个股、存在于短期市场情绪，甚至可以扩散至宽基与多资产。
宏大叙事更容易让更广泛的集体成为“叙事人”，进而羊群运动的“方向”更易一致化与形成“正反馈”。
一般来说，传统的“羊群效应”研究用于刻画个股之间的联动性，多数情况下用于动态捕捉短期市场情绪，很少用于宏观领域；大类资产配置亦不需要考虑“羊群效应”，一则跨市场、跨资产的“低相关性”提供了天然的对冲；二则投资是中长维度，再平衡周期可以免疫短期噪音。但2025 年以来“叙事”定价的特征对资产配置带来挑战：一是全球财政、货币、贸易、技术环境连续性的打破，形成了宏大叙事的天然土壤，“叙事”非常密集；二是叙事不止发生在单一市场，而是有跨市场联动的特征，正反馈和自强化特征明显，对传统投资框架带来冲击。在前期报告《如何看宏大叙事对资产定价的影响》中，我们认为“可适度提高动量策略的比重”，实际上以往在传统战术层面才需要考虑的动量效应，如今在配置视角亦可能需要兼顾。所以在本篇研究中我们借用“羊群效应”等微观概念用于“叙事”这一宏观现象的研究，并把它进一步应用于投资组合优化、大类资产择时。事实上，一些海外研究者也开始关注到大类宽基组合层面的“羊群行为”。Chong, Li 和Linders（2025）创新地构建了“最小化羊群效应组合”。发现最小化HIX 组合的绩效优于最小化方差、最小化DR（另一种分散化度量）。但上述文献尚未进行系统化回测检验，仅为一个理论框架。
以往对于羊群效应的考察主要集中于单一市场，因为单一市场内部的投资者行为更容易在短时间里趋同，并且资产类别所暴露的宏观beta 风险亦相似。
而大类资产配置涉及跨市场、跨资产类别，本身具有宏观对冲的特点， “低相关性”更为普遍。并且，传统配置框架所适配的投资期限偏中长，比如，风险平价当中的再平衡周期一般为三至六个月，甚至更长。在半年及以上维度，市场过于短期的情绪指标、投资者异动可以视为“噪音”、“过度反应”，真正主宰大类资产轮动的“主线”变量仍聚焦在宏观面，即经济驱动，而非事件或情绪驱动。
但当前，这两点优势正在被破坏。首先，原本被视为极短期的“情绪噪音”因为事件性冲击的频发而反复出现；其次，宏大叙事的流行又给风险偏好的回归提供了“正反馈”的方向；最后，传统经济周期性规律的扁平、反复与市场分歧又使得“经济波动驱动资产波动”的强度下降。
换言之，在配置框架维度，出现了类似但不同于资金“再平衡”的策略“再平衡”现象。在“边际主义+经济 周期律”下，以往的宏观配置者采用偏一致的策略方案根基均是“经济周期 驱动资产周期”。
而在“宏大叙事+事件冲击”的结构性干扰下，即便是半年及以上维度，基于经济“周期性”的均衡分散性配置策略亦可能不占优。因为市场的“情绪”无法在配置窗口期内及时“归位”，频发的事件冲击会让风偏“一波未平，一波又起”，而流行的“宏大叙事”会拉长风偏修复期占优资产的估值抬升趋势。
Chong, Li 和Linders（2025）创新地将羊群效应运用于组合优化，构建了“最小化羊群效应组合”。其核心是利用羊群行为指数（Herd Behavior Index, HIX, Dhaene et al. (2012)） 来构建最优投资组合，配置所分散的对象不再仅仅是传统意义上的风险（波动率），而是羊群行为（HIX）。其构建了“均值-HIX”有效前沿组合，替代了传统的“均值-方差”组合，并且发现最小化HIX 组合的绩效优于最小化方差、最小化DR（另一种分散化度量，定义为组合波动率与个体波动率加权和的比率，Choueifaty & Coignard (2008) ）。
我们先梳理一下文献中四种常用的“羊群效应”的跟踪指标：回报离散度指标（CSAD）、回报离散度与板块总体回报的二次项系数、Beta 系数标准差、交叉相关性。其中回报离散度指标（CSAD）最为基础，主要是计算资产收益率与平均收益率之间的横截面绝对偏差。若羊群行为存在，则收益率会倾向于聚集在某个平均水平周围。
（1）回报离散度指标（CSAD）。主要是计算个股收益率与平均收益率之间的横截面绝对偏差。若羊群行为存在，个股收益率会倾向于聚集在某个平均水平周围，从而导致偏差较小。羊群效应指数（CSI）类似于CSAD，但减去指数收益率而不是成分股平均收益率。
（2）回报离散度与板块总体回报的非线性关系。CSAD 与板块总体回报（Rm）平方的回归系数（基于CCK模型(Chang, Cheng, and Khorana, 2000）。若二次项系数为负（类似于用一个凸性分项来表示非线性关系（与黄金的“久期+凸性”模型相似，详见前期报告《基于久期与凸性量化黄金空间》），则表明，当板块总体回报（Rm）变动（上升或下降），均会导致CSAD 加速下降（羊群效应加速加剧）或者减速上升（羊群效应消退缓慢），意味着市场存在偏强的羊群效应。
（3）Beta 系数标准差。羊群效应的影响下，投资者倾向于集体行动，个股对整体市场变化的反应趋于一致，个股的Beta 系数向某个特定值收敛。
（4）交叉相关性。计算不同股票收益率之间的平均相关性，反映股价变动的同步性，上升对应集体行为，反映了羊群行为的存在。
在2025 年以来一系列“叙事”叠加的影响下，大类资产的“羊群效应”有什么特征，目前处于什么水平？我们测算包含中美股债商金汇九大类资产的CSAD。从结果看，大类资产的CSAD 指数是一个类似于VIX 的指数，上限显著高于下限，属于典型的“右偏分布”；且具有明显的均值回复规律。后者意味着大类资产极致羊群化后，单边趋势难以维持，均衡配置仍会重新占优；而极致分散化后，容易出现强势主线。2025 年5-8 月CSAD 自高点回落至0.4%（约为历史10%分位），其背后可能是TACO 交易的出现让资产出现了较快的羊群化。9 月中下旬以来，CSAD 开始小幅反弹，前期单边强势的品种正在靠近折返、震荡的边界。不过，2025年以来，大类资产的CSAD 指数倾向于在资产波动加大时更低，羊群效应较往年更强。
我们尝试估算大类资产的“羊群效应”，核心采用覆盖中美股债商汇的九种大类指数作为潜在“资产池”，分别计算该“资产池”的CSAD、分离度的非线性敏感度。
“资产池”具体包括沪深300、中债新综合、申万TMT 科技指数、美股科技股（TAMAMA 科技指数）、布伦特现货原油、伦敦现货黄金、在岸美元兑人民币、彭博全球债券指数、LME 期货铜。
在计算CSAD 时，我们将整个“资产池”的等权日收益率作为经典CSAD 公式的减数项——市场总体收益率，将每类资产的日收益率作为被减数。作为横截面偏离度指标，我们每日取九大类资产“偏离度”的平均值作为 最终指数强度。
大类资产的CSAD 指数一则呈现“右偏分布”，意味着在大类资产维度，中长期出现极致“分散”的高离散度概率大于出现“集中”的低离散度。
二则具有均值回复性，意味着当CSAD 低至历史极低位置后，具有边际放大的可能性，即大类资产维度将走向分散化，前期单边趋势将有所打破，均衡策略将重新占优；若CSAD 行至极高位置，则具有边际下行的可能性，即大类资产分散化配置将开始落后，强势主线资产应该被“超配”，均衡策略将跑输。
2025 年9 月中下旬以来，CSAD 小幅反弹后再度下行。截至10 月下旬，大类资产CSAD 低至0.63%，再度靠近历史10%分位所对应的0.4% CSAD，提示大类资产可能迎来更均衡的表现，前期单边强势的品种正在靠近折返、震荡的边界。
进一步估算离散度的非线性敏感度，即CSAD 与多资产总体回报（Rm）平方的回归系数。
2025 年前三季度，CSAD 与多资产总体回报（Rm）平方的回归系数分别为-40.5、2.1、-21.7，一则并没有出现以往年内的明显的正负均值回复性，二则系数值明显小于历史平均水平（42.1）。这提示在2025 年内，大类资产总体涨跌波动增加时，CSAD 倾向于收窄，表明羊群效应在资产波动中并没有被明显分散，而是出现“正反馈”。
区分市场趋势后，当全资产等权组合处于下跌趋势时，羊群效应更为显著，二次项系数更明显为负数，提示在大类资产维度，投资者更容易在市场调整时“跟风抛售”，保持安全性和流动性；而在市场上涨时，尽管同样存在“跟风追涨”趋向，但大类资产维度的“追涨”行为趋同性仍低于“抛售”趋同性。
怎么样把上述规律策略化？首先，我们尝试将“羊群因子”与前期构建的宏观因子风险平价框架融合，形成考虑了“羊群效应”的全面平价模型。2016 年以来“增长+通胀+羊群”平价策略年化收益为9.4%，年化波动率为10.3%，夏普比率为0.76；较经典“增长+通胀”因子风险平价获得约1.5%的年化超额，较简单资产风险平价获得约4.9%的年化超额。2025 年以来，“增长+通胀+羊群”框架提示增加了权益资产、商品（主要是沪铜）、黄金的比重，分别提高了4.6%、16.7%、2.4%；而减少了在债券资产上的权重，降低了22.9%，很显然这是合理的方向。对于“增长+通胀+流动性”的三维框架来说，额外加入 “羊群因子”可额外获得约1.1%的年化超额。若考虑多宏观因子广谱性框架，则尽管未获得更优收益，但在夏普比率方面更占优势。广谱性框架考虑风险层次更多，在综合的“协方差-方差”矩阵中始终给债券配以较高权重。总结来看，羊群因子将资产按照“当前大类市场趋同程度”重新排列组合（类似于宏观模拟组合将资产根据与宏观变量的敏感度而“打包组团”），将最终平价模型的对象转变为一个升级版的“协方差-方差”矩阵。新矩阵最大的不同就是额外加入了与“羊群”强相关的资产组合。由于这类资产对于市场“叙事”更为敏感，在市场趋同强化时会优先走出趋势，即优先看到强“动量效应”。权益、商品、黄金较债券的波动率高，更具有弹性，也更容易受市场行为牵引。
从风险暴露矩阵系数可知，历史平均来看，美股、黄金、有色、原油均对羊群因子的正向暴露程度较高，说明美股与全球定价商品均受益于全球范围内的资产趋同效应，而中国资产更为受益的场景是全球大类资产“再平衡”或分散程度较高时。当2025 年中国资产亦开始走出趋势，夏普比率改善，大类资产的“羊群效应”亦较往年边际增强（CSAD 位置更低+对总体回报的平方项系数更小且转负）。
从策略回测结果来看，2016 年以来“增长+通胀+羊群”因子风险平价策略年化收益为9.4%，年化波动率为10.3%，夏普比率为0.76。
而相同资产、相同时段，运用“增长+通胀”风险平价策略年化收益为7.9%，年化波动率为8.0%，夏普比率为0.81。而更为基准的全资产维度风险平价策略年化收益为4.5%，年化波动率为1.4%，夏普比率为2.06。
简单的全资产等权重策略年化收益为5.3%，年化波动率为8.6%，夏普比率为0.44。该方案属于在维持一个稳 定夏普与不加杠杆的前提下，获得更优收益的实践方式。
资产权重上，自2025 年以来，较单纯宏观因子框架，“增长+通胀+羊群”的新框架模式增加了权益资产、商品（主要是沪铜）、黄金的比重，分别提高了4.6%、16.7%、2.4%；而减少了在债券资产上的权重，降低了22.9%。
我们同样在“增长+通胀+流动性”的三维配置上增加羊群因子。从策略回测结果来看，2016 年以来“增长+通胀+流动性+羊群”因子风险平价策略年化收益为8.6%，年化波动率为9.7%，夏普比率为0.73。额外加入代表市场投资者行为的“羊群因子”的因子平价模型较经典“增长+通胀+流动性”因子风险平价获得约1.1%的年化超额收益，较经典“增长+消费通胀+工业通胀+流动性”获得约2.1%的年化超额收益。
资产权重上，“增长+通胀+流动性+羊群”框架较原始三维框架在债券上降低了10.5%权重，而“增长+通胀+羊群”则较轻量化框架在债券上降低了22.9 个百分点。同时，在权益上的权重亦进一步增加，提升了7.8 个百分点。而在商品上，“增长+通胀+羊群”框架给出六成仓位，主要是配置南华沪铜指数，而“增长+通胀+流动性+羊群”框架给出约三成仓位，核心配置亦是南华沪铜指数。
最后，2016 年以来“多维宏观因子（不考虑美国经济）+羊群因子”风险平价策略年化收益为6.7%，年化波动率为3.3%，夏普比率为1.58。
广谱性框架考虑风险层次更多，在综合的“协方差-方差”矩阵中始终给债券配以较高权重。即便是融入羊群后的因子平价模型，在债券上的权重亦始终保持70%附近，与简单的资产风险平价基本相当（68.5%）。但其适度增加了商品与黄金的仓位，减少了外汇敞口，商品权重自原始的6.1%提高至17.0%、黄金提高至2.3%。
接下来，我们尝试单独观测国内权益资产。万得全A 的“羊群效应”同样具有均值回复性，但“右偏”性明显下降，这意味着A 股在历史上的分散度更低。2025 年5 月以来，A 股羊群效应经历了“发酵——加剧——徘徊——松动”的四部曲，目前羊群效应的消退仍处初步阶段，市场跟随“叙事”追涨的情绪开始有所回落，个体理性判断正逐步回归。其中5-7 月万得全A 的CSAD 加速下行，自近三年的50.3%分位降至9.61%分位；8-10 月，羊群效应开始松动，CSAD 处于底部小幅回升，但仍为历史中低位。风格与行业比较上，上涨50、沪深300 等的CASD 指数均在2025 年9 月见底，后连续回升；而小盘、微盘内部仍表现一定趋同效应，因而汇总后的全权益资产 “羊群效应”仍处在松动的早期。9 月以来，成长、金融风格的CSAD 亦自极低位开始回升，红利的CSAD 则企稳扁平运行，而周期、消费的CASD 仍在下行。简单来说，从最新演绎来看，关于成长主线的共识有所松动，但仍处于早期阶段；关于消费周期的共识尚未逆转；红利介于两者中间。
万得全A 的“羊群效应”同样具有均值回复性，但CSAD 的“右偏”性较大类资产明显下降。大类资产 CSAD的偏度自2007 年以来为2.2，而万得全A CSAD 为1.65。因为右偏意味着更可能发生分散度极高（CSAD 极大）的情形，对应资产更具有分散性，这对应国内股市在历史上较大类资产的分散度更低。
2024 年10 月，万得全A 的板块分散度达到新一轮峰值附近，即CSAD 为2.5%，处于历史滚动三年的84.56%分位，2006 年以来的46.69%分位。
CSAD 在2025 年5-7 月加速下行，自近三年的50.3%分位下行至9.61%，这意味着在该时段市场正在走强趋同交易。结合当时市场上行走势，可知市场跟随追涨的力量较为活跃。近两月羊群效应开始松动，但仍处于历史中低位（10 月处于历史23.1%分位），这提示市场跟随追涨的情绪有所回落，个体理性判断逐步回归，但这一回归仍处于初步阶段。因此，目前国内权益资产处于“羊群效应”仍较强，但出现初步松动、边际扭转的初期阶段，尚未回到“分散度”较高的区间。
横向比较中，为了剥离行业本身带来的CSAD 中枢特点，我们将各股指CSAD 进行时间序列上的标准化处理。
从结果来看，宽基层面，上证50、沪深300 在2023 年羊群效应弱于中证1000 与万得全A，但2024-2025 年则更为明显。而2021 年、2022 年的相对强弱正好是2023 年、2024-2025 年的镜像。
2025 年9 月以来，这种均值回复力量再度出现，上涨50、沪深300 等的CSAD 指数见底后连续回升，幅度较明显，已至中等水位，提示羊群效应有一定程度松动。而万得全A 的CSAD 虽亦有所企稳，但仍处于低位水平，提示小盘、微盘股内部仍表现一定趋同效应，整个权益资产的“羊群效应”仍处在松动的早期阶段。
风格层面亦出现板块间羊群效应的“均值回复”特点。2025 年9 月以来，成长、金融风格的CSAD 见底回升，红利的CSAD 企稳扁平运行，而周期、消费的CSAD 仍在下行，这提示今年表现比较强势的成长主线，与表现相对较弱的消费周期主线，均存在羊群效应的影响，而目前关于成长主线的共识有所松动，但仍处于早期阶段，关于消费周期的共识尚未打破逆转。红利介于两者中间。
最后，我们在宏观择时维度融入市场投资者行为信号，尝试将“羊群效应”融入此前效果一直较好的的宏观三维择时框架（M1-BCI-PPI）。简单来讲，择时思路是趋势向上时做多“具有潜力羊群效应”的资产；下行趋势时做空“具有潜力羊群效应”的资产。单纯的羊群效应只是一种市场行为“一致性”的量化，容易追涨杀跌。因此，利用羊群信号前，需要先判断宏观趋势与市场趋势方向。在趋势基础上，择时问题转换为什么时候该用“动量策略”，而什么时候该用“性价比策略”。若观察到CSAD 正在降低，且不处于历史低位（统计上大于滚动三年-2.0 倍标准差），则预示“叙事”影响正在传递，羊群效应正在加剧且具有空间。此时传统的滚动窗口相关性测算存在低估未来资产相关性的可能，会过早提示进行分散配置或资产轮动，应采取动量策略。遍历44 个宽基与行业指数后，我们进一步看到前期主线强势的科技与有色的“羊群效应”小幅松动，得分略有下降，但尚未到完全切换的时间点。这与我们对于宏观“叙事”所处状态的理解也大体一致。
我们设置有用的“羊群”信号为：在市场处于上行趋势时，若同时观察到具有一定持续力的羊群效应，应“超配”标的资产；而在市场处于下行趋势时，反而应“低配”标的资产。
具体羊群信号设置如下：（1） 上升趋势+有羊群效应+有空间，则超配：过去3 月交易日标的指数日平均收益＞0，且ΔCSAD＜0，且Z_CSAD（滚动三年的标准分）＞-2，则100%上证50，0%现金；（2）下降趋势+有羊群效应+有加剧空间，则低配：过去3 月交易标的指数日平均收益
进一步，我们在此基础上考虑宏观趋势。若过去三月的“M1-BCI-PPI”边际变化为正，处于宏观复苏趋势，不管复苏强度如何，基本面上升趋势进一步给股指“+1”；若处于下降趋势，则“-1”。
最终信号处于[-2,+2]之间。若录得正向得分时，下月中旬（因M1-BCI-PPI 信号需中旬全部获得）开始超配股指；若录得负向得分时，下月中旬开始低配股指；若录得0 得分，则50%上证50，50%现金。其中，因为最终信号处于[-2,+2]之间，还可以考虑具有层次的信号强度，将-2，-1，0，+1，+2 时，对应的上证50%分别为0%、25%、50%、75%、100%，而现金则为对应情况下的“100%-上证50 仓位”。
遍历44 个宽基与行业指数后，可以看到：
（1）目前择时得分边际回升的股指为：非银金融、建筑材料、钢铁、石油石化、农林牧渔。
（2）与万得全A 类似，择时得分小幅回落，对应板块相对现金的仓位边际下调25%的为：沪深300、中证红利、周期风格、基础化工、汽车、家电、煤炭、环保、建筑装饰、美容护理、商贸零售、房地产、交通运输、公用事业、轻工制造、纺织服装、食品饮料。
（3）择时得分边际变化不大，基本持平的为：科创50、创业板指、成长风格、有色金属、电子、通信、传 媒、计算机、机械设备、电力设备、社会服务、（4）择时得分明显回落，减仓至基准5050 方案的为：国防军工、医药生物、银行。
从择时结果看，该策略方案多数股指上检测到超额收益，包括万得全A、上证50、沪深300、中证500、中证1000、科创50、创业板指。其中超额较亮眼的是科创50、创业板指、中证1000、上证50；而最广谱的万得全A 则超额收益一般。方案对于双创指数、中证1000 的超额收益既来自于规避风险，如2018 年、2022 年；亦来自于捕捉上涨，如2013-2014 年、2019 年、2025 年前三季度。从风格来看，成长与周期择时收益最高，超额则在周期、稳定与成长风格上均较高，胜率与夏普比率在成长与周期风格上最为靠前；而金融与消费风格，无论是超额收益，还是夏普比率均较为平淡。从行业看，除食饮、社服以外，其余29 个申万一级行业均具有年化超额，平均为2.71%。超额收益前五行业主要集中在周期与红利，分别为钢铁、建筑装饰、环保、机械设备、电力设备。化工、有色等年化超额亦逾3%。总结来看，在成长与周期的择时体系中应用“羊群效应”会效果更好，可能与两者受“叙事”的影响弹性更大有关。红利虽亦具备一定“羊群”超额，但与前两者的“强叙事”交易相比相对温和。消费领域分化较为明显，更适配于均衡策略。
万得全A、上证50、沪深300、中证500、中证1000、科创50、创业板指这七大类指数运行该策略后，在2009 年1 月至今的全区间上，年化收益分别为6.22%、4.85%、5.26%、7.13%、8.58%、10.19%、8.76%；全区间年化超额收益分别录得0.31%、2.06%、1.82%、1.94%、2.95%、6.45%、3.86%；区间月胜率分别为50.61%、40.94%、43.27%、52.15%、52.77%、37.69%、61.03%。
策略方案对上证50、沪深300 的择时超额收益核心来自于规避回撤，比如2018 年、2022 年的回调；而对于双创指数、中证1000 的超额收益，既来自于风险规避，诸如2018 年、2022 年的回撤，亦来自于捕捉上涨，比如2013-2014 年、2019 年、2025 年前三季度。
接着看不同风格指数。全区间上，成长、周期、消费、金融、稳定风格的策略年化收益分别为9.40%、8.54%，7.67%、6.45%、5.01%；年化超额收益依次为1.42%、3.06%、0.66%、0.91%、2.03%；夏普比率依次为0.44、0.45、0.42、0.36、0.27。
最后为不同行业指数中的择时效果。择时年化收益前五行业分别为电子、家电、汽车、机械设备、有色金属，自2009 年以来分别为12.63%、11.05%、10.73%、10.04%、9.67%；与基准相比后，除食品饮料、社会服务以外，其余29 个申万一级行业均具有年化超额收益，平均为2.71%。
细分行业后，超额收益前五行业主要集中在周期与红利相关，分别为钢铁、建筑装饰、环保、机械设备、电力设备，分别为4.97%、4.45%、4.49%、4.30%、4.26%；化工、有色等年化超额收益亦较高，超3%；电子、传媒、通信的平均年化超额收益为2.0%。
风险提示：一是指标体系的构建有效性仍基于历史数据，可能在未来有较大经济冲击或者市场改变时存在误差；二是指标仍有待多元化，并且进行稳健性检验；三是基本面层面可能存在明显改变预期的事件。 机构：广发证券股份有限公司 研究员：郭磊/陈礼清 日期：2025-11-05
*免责声明：文章内容仅供参考，不构成投资建议
*风险提示：股市有风险，入市需谨慎
声明
本站内容源自互联网，如有内容侵犯了您的权益，请联系删除相关内容。 本站不提供任何金融服务，站内链接均来自开放网络，本站力求但不保证数据的完全准确，由此引起的一切法律责任均与本站无关，请自行识别判断，谨慎投资。
